Yapay zekâyla Kovid-19 tanısında yüzde 98'lik başarı

SAĞLIK 12.11.2021, 12:50 12.11.2021, 15:11

Malatya Turgut Özal Üniversitesince (MTÜ) geliştirilen yapay zekâ, yeni tip koronavirüs (Kovid-19) tanısının kesin olarak konulmasında doktorlara yardımcı olacak.

MTÜ Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültesi öğretim üyelerince geliştirilen ve MTU-COVNet olarak isimlendirilen yapay zekâ yazılımı, Kovid-19 tanısında oldukça yüksek başarı elde etti. Geliştirilen yapay zekâ programı ile Kovid-19 hastalarının teşhisinde yaklaşık yüzde 98 oranında başarıya ulaşıldı.

Uygulama, uluslararası tıp dergisi Clinical Imaging'de de yayımlanırken Doç. Dr. Erdal İn, Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçkil, Dr. Öğretim Üyesi Nurcan Kırıcı Berber, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölüm Başkanı Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ile MTÜ Eğitim ve Araştırma Hastanesinden Uzman Dr. Mahmut Şahin bu çalışmalarıyla 'Solunum2021 Dijital Kongresi'nde "Dikkat Çeken Araştırmacı" ödülüne layık görüldü.

MTÜ Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Erdal İn, yapay zekânın modern tıptaki öneminin her geçen gün arttığını ve tıbbi görüntüleme sistemlerinde büyük değişmelere neden olduğunu belirtti.

Binden fazla hastanın tomografi kesitlerinden oluşturuldu

Kovid-19'un tanısında kullanılmak üzere yapay zekâ programı geliştirdiklerini, binin üzerinde hastadan tomografi kesitleri aldıklarını, bu kesitler üzerinden bu yazılımı oluşturduklarını anlatan İn şöyle konuştu:

"Bu yapay zekâ programının çok yüksek bir başarıya ulaştığını saptadık. Yaklaşık bir senelik çalışmanın ürünü. Kendi hastalarımızdan edindiğimiz veri setleri üzerinden programı oluşturduk ve proje tümüyle bize ait. Oldukça başarılı bir proje oldu. Kovid-19 hastalarının tanısında yaklaşık yüzde 98'lik bir tanısal başarıya ulaştık. Literatürdeki örneklerine göre tanısal başarısı yüksek."

Salgın döneminde doktorlar ve sağlık çalışanlarının tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de çok yoğun bir iş yükü altında kaldığını, yapay zekâ sayesinde doktorların iş yükünün hafifleyeceğine dikkati çeken İn, "Doktorlar yapay zekâdan gelen tahmin sonucunu bilerek hastaları daha hızlı şekilde değerlendirebilecek ve böylece bir hastaya düşen muayene süresini kısaltmış olacağız. Tanısal verim anlamında daha yüksek bir tanısal dorukla hastalara doktorların tanı koyma şansı olacak." dedi.

Doç. Dr. Erdal İn, bir mühendis ve 4 doktorun görev aldığı projenin ikinci aşamasında yapay zekânın hekimlerin tanısal verimine katkısını analiz edeceklerini anlattı.

İn, ilerleyen zamandaki çalışmalarda da sadece Kovid-19 değil, koah ve akciğer kanseri gibi hastalıklarda yapay zekânın kullanımına odaklanacaklarını belirterek şöyle devam etti:

"Doktorlar Kovid-19'un radyolojik görüntülerine genel olarak hakim olsalar da hastaların yüzde 20'sinde Kovid-19 zatürresi ile diğer zatürreler arasında ayrım yapmak gerçekten çok güçtür. Aslında yapay zekâ biraz burada devreye girecek. Yapay zekâ desteğiyle biz hastalardaki tanı başarısını yukarılara çıkarmayı hedefliyoruz. Yüzde 80'lik tanı başarısın yüzde 95'lere kadar çıkarmayı hedefliyoruz. Bu anlamda yapay zekâ doktorlara çok ciddi destek olabilir."

Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ise hazırladıkları programla tomografileri sınıflandırdıklarını aktararak "Kovid-19, zatürre ve normal sağlıklı akciğer tomografilerini alarak yapay zekâ temelli derin ağımızı eğittik. Veri setimizi kendimiz oluşturduk, veri setimizin hangi görüntüsünün hangi hastalığa ait olduğunu etiketlemek için hekim hocalarımızla çalıştık. Bu verileri tasarladığımız yapay zekâya tanıttık. Sistemimiz bir öğrenme ve test sürecinden geçti. Daha önce yapay zekâ sisteminin hiç görmediği görüntülerin sisteme verdiğimiz takdirde yaklaşık olarak yüzde 98 bir doğrulukla sonuçlandırdığını gördük." ifadesini kullandı.

Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçgil de çalışmanın planlama aşamasında üniversitenin ve Sağlık Bakanlığının Etik Kurulundan onay aldıklarını söyledi.

Akademisyenler yapay zekâ projesinin hayata geçirilmesinde kendilerine destek veren üniversite Rektörü Prof. Dr. Aysun Bay Karabulut'a teşekkür etti.

#Malatya #Kovid19 #yapay zeka #Malatya Turgut Özal Üniversitesi #Ayşegül Altıntop Geçgil #erdal in #Gürkan Kavuran #MTÜ #Nurcan Kırıcı Berber

Takımlar	O	P
1. Galatasaray	34	93
2. Fenerbahçe	34	89
3. Trabzonspor	34	58
4. Başakşehir	34	52
5. Beşiktaş	34	51
6. Kasımpasa	34	49
7. Rizespor	34	49
8. Alanyaspor	34	48
9. Sivasspor	34	48
10. Antalyaspor	34	45
11. A.Demirspor	34	41
12. Kayserispor	34	40
13. Samsunspor	34	39
14. Ankaragücü	34	38
15. Karagümrük	34	36
16. Konyaspor	34	36
17. Gaziantep FK	34	34
18. Hatayspor	34	33
19. Pendikspor	34	30
20. İstanbulspor	34	16

Takımlar	O	P
1. Eyüpspor	32	72
2. Göztepe	32	66
3. Sakaryaspor	32	57
4. Kocaelispor	32	55
5. Ahlatçı Çorum FK	32	55
6. Bodrumspor	32	53
7. Boluspor	32	50
8. Bandırmaspor	32	47
9. Gençlerbirliği	32	47
10. Erzurumspor	32	44
11. Keçiörengücü	32	39
12. Manisa FK	32	37
13. Ümraniye	32	37
14. Şanlıurfaspor	32	34
15. Tuzlaspor	32	34
16. Adanaspor	32	33
17. Altay	32	15
18. Giresunspor	32	7

Takımlar	O	P
1. Arsenal	35	80
2. M.City	34	79
3. Liverpool	35	75
4. Aston Villa	35	67
5. Tottenham	33	60
6. M. United	34	54
7. Newcastle	34	53
8. West Ham United	35	49
9. Chelsea	33	48
10. Bournemouth	35	48
11. Wolves	35	46
12. Brighton	34	44
13. Fulham	35	43
14. Crystal Palace	35	40
15. Everton	35	36
16. Brentford	35	35
17. Nottingham Forest	35	26
18. Luton Town	35	25
19. Burnley	35	24
20. Sheffield United	35	16

Takımlar	O	P
1. Real Madrid	33	84
2. Barcelona	33	73
3. Girona	33	71
4. Atletico Madrid	33	64
5. Athletic Bilbao	33	58
6. Real Sociedad	33	51
7. Real Betis	33	49
8. Valencia	33	47
9. Villarreal	33	45
10. Getafe	33	43
11. Osasuna	33	39
12. Deportivo Alaves	33	38
13. Sevilla	33	38
14. Las Palmas	33	37
15. Rayo Vallecano	33	34
16. Mallorca	33	32
17. Celta Vigo	33	31
18. Cadiz	33	26
19. Granada	33	21
20. Almeria	33	14